单因素完全随机设计

图1有处理效应无前测影响
图2处理效应与前测效应均存在
所罗门四组设计的数据分析根据不同的情况，可以采用不同的数据分析方法。 第一，如果对于前测的影响，或者前测和实验处理的交互作用允许忽略不计，则可以使 用单因素方差分析(ANOVA)对四个组的后测平(O2,O4,O5和O6)进行比较和检验. 第二,如果不能够确信是否可以忽略前测效应,则可以把前测成绩作为协变量，采 用协方差分析( ANCOVA)来比较O2 和04O 采用F 或t检验来比较O5和O6。如果单因素 的协方差分析和t检验均达到了统计显著性水平,则可以得出实验处理的效应。否则,应当 考虑前测以及前测与实验处理的交互作用的影响。
单因素设计只有一个自变量(因素),而随机化设计则是指采用随机化
的方法分配被试到各个实验处理中。单因素完全随机设计是指研究者在
实验中只操纵一个自变量,并采用随机化的原则把被试分配到自变量的不 同水平上的一种实验设计。根据自变量水平的多少,单因素完全随机化设 计可分为两等组模型和多等组模型;根据有无实验前测，可分为后测模型 和前测后测模型;根据是否进行配对分组，可分为随机等组模型和随机配 对等组模型。
组设计还能够考察测验、历史和成熟等因素对因变量的影响。
所罗门四组设计是心理和行为科学研究中一种理想的研究设计，此种设计在内部效 度和外在效度方面均无缺点而言。但是，在研究过程中很难时找到四组同质的被试。这也 是所罗门四组设计应用的局限所在此，在研究的初幻及阶段一般不宜采用这种研究设计， 除非就实验假设作决定性检验的时候才虑加以使用。
眼睛的颜色、身高、运动技能以及关于足球的知识等变量可能不会影响被试的知
觉,研究者通过随机化的方法就可以平衡掉这些个体差异。但是,被试的视力和呈现 刺激的亮度等变量很可能会影响到实验的结果，研究者要对这些变量进行控制。
可以从不同的角度把真实验设计划分为不同的类型。例如从控
制无关变异方法的角度，可分为完全随机、随机区组和拉丁方设计。 从自变量数目的角度，可分为单因素和多因素设计。从被试是否接 受所有实验处理的角度，可分为被试内、被试同和混合设计。
真实验研究设计的特点主要体现在，能够随机地选取并分配被试，能够在
有效控制无关因素干扰的基础上操纵自变量的变化，能够精确地测量因变量的变
化。因此只要能够严格控制无效变异来源的实验设计，都可以成为真实验设计。 在一个好的实验设计中，自变量是唯一正在被操纵的变量,而各组中的所有其他条 件都应当保持恒定。也就是，除自变量外，如果实验组和控制组的处理非常相似 , 那么因变量之间的差异一定是由自变量引起的。例如,在视错觉的实验研究中,被试
第三，采Βιβλιοθήκη Baidu2X2 方差分析的方法，来分析实验处理的主效
应和前测效应，以及实验处理和前测的交互作用。其分析的基本 模式如表所示。
其中，纵列的平均数可以估计实验处理的主效应，横行的平 均数可以估计前测得主效应，根据各个交叉格中平均数
(O2,O4,O5和O6)可以估计前测与实验处理的交互作用是否显著。
所罗门四组设计除了具有前两种实验设计的优点外,还具有以下的优点: 第一，所罗门四组设计实际上是进行了四个实验，从而可以通过检验 O2>O1,O2>O4,O5>O6以及O5>O3,来验证实验处理x 的效果。如果比较的结果确实发生 上述情况，那么就有充分的理由推断，结果的差异是由实验处理造成的。此外，所罗门四
（一）实验组控制组后测设计 （二）实验组控制组前测后测设计 （三）所罗门四组设计
设计的基本模式 (一) 所罗门四组设计(sodmim fopolin也称重选实物设计，是由所罗门于1949年提出的一种具 有两个实验组和两个控制组的随机设计，其基本的设计模式为: R1 R2 R3 R4 O1 O3 X X X O2 O4 O5 O6
所罗门四组设计
真实验研究设计是相对准实验研究设计和非实验研究设计而言，是
实验类研究中条件控制最为严格的一种，有时也简称实验研究设计。
真实验设计的基本逻辑是，根据随机化的原则把被试分配到不同的 实验条件中去，所形成的这些组具有同质性或是等组，也就是这些组在 相同的条件下完成相同的任务，他们的成绩在统计上应该是相等的。如 果这些组的成绩有所差异，则可以推论这些差异是由于不同的实验条件 造成的。